我国企业预警研究理论综述，本文主要内容关键词为：理论论文,我国论文,企业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F270文献标识码：A文章编号：1003-5192（2003）02-0023-07
1 国内外企业预警研究的背景和现状
1.1 国外企业预警研究的发展过程及其对国内研究的影响
预警（Early-Warning）一词源于军事。它是指通过预警飞机、预警雷达、预警卫星等工具来提前发现、分析和判断敌人的进攻信号，并把这种进攻信号的威胁程度报告给指挥部门，以提前采取应对措施。
军事预警在社会政治、宏观管理与环境保护、经济各个领域得到了广泛的应用。
在自然灾害方面，有地震预测预警、台风预警、泥石流预警等。主要通过先进的预测工具对地震波、热带气流、泥石流多发区的暴雨和地质变动进行探测和分析，如果是成灾信号，则利用电信号与地震波、台风、泥石流的时差向受灾区发出警告，通过建立快速反应机制，最大限度地减少不可抗风险造成的人员伤亡和灾害损失。
在社会宏观管理和环境保护领域，有城市安全减灾预警、失业预警、干旱监测预警、耕地生态经济预警、环境预警等。
在经济领域，预警研究包含宏观经济预警和微观经济预警两个层面，后者主要是指企业预警。经济预警最早产生于二次世界大战后的美国。因此其历史严格讲不过60年。上世纪30年代，美国经济统计学家穆尔采用多指标综合方法—扩散指数（Diffusion Index，缩写DI）来构建美国宏观经济预警系统。至此，这种把经济指标分为先行、一致、滞后三种类型来反映宏观经济状态的监测预警系统的构成模式一直沿用至今。60年代，出现了构造预警系统的另一基本方法—合成指数（CI）法。从70年代后期起，经济预警系统本身已初步定型，但在信息识别和基础理论研究方面仍在不断的发展着，特别是在国际化方面表现最为显著。如1979年，美国全国经济研究所与美国的国际经济循环研究中心合作，建立了一个“国际经济指标系统”，用以监测西方主要工业国家的景气变动。
国外非常重视企业危机管理和风险管理的研究。从20世纪70年代开始，相继出现了战略风险管理[1]、基于风险价值的资产评估[2]、对待风险的个体差异[3]等研究。国外的研究内容主要是企业危机发生后如何应对和摆脱危机的策略问题，至于危机的成因、发展过程则缺少机理性分析。宏观经济预警研究和企业危机管理理论的发展推动了企业预警研究。Laitinen和Chong研究了中小企业预警系统，他们对芬兰的公司和美国银行的决策者就中小企业失败进行了因素调查。结果表明管理缺乏能力、会计系统的不足和对待员工的态度是三个最重要的因素[4]。Fitzpatrick首次进行了单个财务比率模型的判定，开创了单量预警方法。Altman创立了多元变量判定模型—Z分数模型[5]。随着信息流量观念的建立，Aziz、Emanuel和Lawom在1988年提出用现金流量信息预测财务困境的模型[6]。对这些方法的介绍和具体应用是国内企业预警研究初期的主要特征。国外的企业预警研究在方法上以实证为主，在内容上集中于企业的职能层次如财务预警，而在企业预警原理和构建统一预警体系方面的研究并不多。
1.2 我国企业预警研究的发展过程与现状
国内的经济预警研究起步较晚。从20世纪80年代开始，预警系统的研究与应用经历了一个从宏观经济预警渗透到企业预警、从定性为主到定性与定量相结合、从点预警到状态预警转变的过程。
在宏观经济领域，预警系统应用最为广泛和成功。其中宏观经济预警和宏观金融预警是当前的研究热点，理论体系和方法工具也比较规范和系统。顾海兵对此作了大量的研究[7]。刘志强曾总结过国外预警金融危机的四种方法[8]。我国于80年代中期开始了对宏观经济监测预警系统的研究，目前从事宏观经济景气调查和分析的主要单位和部门有：由国家计委综合司、国家统计局统计科学研究所和国民经济综合统计司采用经济景气综合指数和灯号系统进行景气预警分析、判断经济景气状态和波动趋势；国家经贸委综合司主要采用对600多家大中型企业问卷调查来分析景气动向；中国人民银行调查统计司每月、国家信息中心预测部按季分别对全国5000家企业进行景气调查。
在微观经济领域，随着企业所处环境复杂性和不确定性增加，危机管理的兴起，企业预警系统得到了人们的重视。我国企业预警研究大致可以按照企业预警原理与总体经营趋势预警、行业企业预警、职能预警进行归类。
1.2.1 企业预警原理与总体经营趋势预警
武汉交通大学的佘廉是国内较早研究企业预警管理的学者之一，他首次提出了企业逆境管理理论和创立了企业预警管理体系[9]，强调对于企业战略目标来说，企业预警管理（追求风险的降低和规避）同传统的企业成功管理（追求绩效的改善）同等重要。王林、唐晓东研究了经济波动对企业的影响，并论述了构造企业经济预警体系的三个方面即政策预警、外部经济预警和内部经济预警[10]。卢锡慧则提出了建立企业经营管理预警系统的结构和原则，他认为企业数据预警分析包括企业经济效益、企业活力和企业素质三个方面[11]。阮平南、王塑源在“企业经营风险及预警研究”中分析了企业经营风险因素，并提出应从企业整体经营风险指标和企业子系统经营风险指标两方面构造企业经营预警指标体系，这是企业预警研究的一个突破[12]。胡华夏、罗险峰从企业生存风险的角度研究了企业预警系统，认为“应从财务角度和企业经营的角度预测企业的生存风险……可以采用“A记分”法评定企业的生存风险”[13]。
1.2.2 行业企业预警
当前行业企业预警主要集中于银行企业，林业企业、煤炭企业、风险投资企业等。
银行贷款风险预警是研究热点。因为银行本身是直接构成宏观金融系统的主要组成部分，银行贷款风险是宏观金融风险的重要警源。国际上银行风险评估和预警已经比较成熟，大部分指标可以直接借鉴。卜冬梅、李君毅在“商业银行经营监测预警方法研究”中从经营效率、经营风险与经营规模三方面选取监测预警指标体系，并采用层次分析法确定指标权重，用时间序列的标准差的若干倍为标准划分预警区间[14]。王琼、刘昉研究了商业银行信贷风险预警，他们按照巴塞尔协议和我国资产负债比例管理要求选择、设置预警指标，并用灰色预测方法检验了这些指标的有效性[15]。
1.2.3 职能预警
（1）企业财务风险预警
由于财务指标不需要经过主观判断加以量化的过程，而且可以从财务报表分析得到，因此企业财务预警研究成果比较丰富。上海理工大学的顾晓安通过把财务预警分为短期预警和长期预警两个部分进行研究，前者注重控制现金流量，后者则通过综合评价获利能力和偿债能力来构建预警系统[16]。张玲以上市公司的财务比率为基础，根据样本进行统计推断，最后判别函数用到了资产负债比率、总资产利润率、营运资金与总资产比率、留成收益与资产总额比5个指标，以原始样本判别值的分界线作为预警临界点[17]，黄岩、李元旭以沪深股市的上市公司为样本，建立了中国工业类上市公司财务失败预测模型，给出了所研究上市公司的Z值范围，用到的指标处理方法主要是聚类分析和判别分析[18]。
（2）企业营销风险预警
高凤彦、赵建华从企业营销组织管理的角度把营销风险归纳为营销逆境、营销波动和营销失误三大类，在确定预警系数时可以“把各指标的历史最高值或经论证确认足以破坏正常营销秩序、导致营销危机的预警系数设为1，然后根据一定离差传递，定出其他相应水平的预警系数为0.8、0.6、0.4、0.2”。将各预警指标所对应的预警系数进行加权平均就是预警总系数[19]。高凤彦、佘廉应用模糊综合评价进一步对营销组织风险进行了研究[20]。张云起、王丕波重点研究了营销风险中的客户资信风险，综合运用了层次分析、模湖评判、精确值测量三种方法[21]。
（3）企业组织管理风险预警
“企业组织管理预警系统，是对企业组织管理波动状态进行监测、诊断与预控的一种组织手段。目的在于防止和矫正组织管理波动的不良趋势和危机状态，保证企业组织处于可靠的功能正常状态和良性运转之中”[22]，罗帆、佘廉通过抽样问卷调查，确定了反映企业组织管理行为、机构管理和人员管理危机征兆的早期诊断指标。他们还进一步构造了企业组织管理预警系统评价指标体系，从静态和动态两个方面来监测组织管理的状态，采用层次分析法和模糊集合论确定了企业组织管理预警系统动态指标的权重并进行综合评价[23]。
此外，在企业战略预警、安全生产预警、研发预警、投资预警等领域也有不少学者在进行研究。
可以看出，经济预警与军事预警、自然灾害预警有很大的差异。经济预警的警源要复杂得多，也不能直接用仪器探测；警源与警情的相关性很难确定；由于很多方面受到诸如政策、经济环境变化的影响，警度的确定需要综合考虑行业特点、企业特点和时间因素。最后，难以对经济预警系统的有效性进行评价，因为在经济管理领域，无论是时间上还是空间上，都不存在完全相同的环境来对比预警系统的优劣。
2 我国企业预警研究的一般理论框架
2.1 关于预警的几个概念
在研究经济预警的时候，我们必须明确评价、预测、预警、报警、预警系统几个概念之间的联系和区别。
评价是对当前和历史的宏观经济和企业经营业绩作出一个定性或定量的判断以表明其好坏。其重要性不言而喻。评价是企业管理的基础。根据评价结论可以判断当前战略和其它经营策略是否合适，可以对员工进行奖惩和升迁降级。但是，评价是事后的，不能及时监控企业的经营过程。评价也没有预见性，评价的结论不能指导以后的工作。
预测是在假设宏观经济和企业经营业绩的持续性的前提下，基于经济运行和企业的历史经营数据，运用时间序列、回归分析等统计方法来判断宏观经济和企业经营业绩的未来走势。预测对于企业编制预算和制定战略极其重要。但预测结果受到很多因素的影响而具有不确定性，如企业突然的重大人事变动，重大投资收购活动，国家严厉的经济政策等。而且，企业不能根据预测结论来判断未来的风险程度。
黄小原、肖四汉认为预警是度量某种状态偏离预警线的强弱程度、发出预警信号的过程。预警系统是确定预警状态、发出监控信号的计算机信息系统[24]。陈国阶认为：先有评价，再有预测，然后才有预警。预警有先觉性、动态性和深刻性。预警要有评价和一般预测等大量前期工作做基础[25]。一般认为，预警是在承认评价和预测的基础上，利用先行指标和发展趋势预测未来的发展状况、度量未来的风险强弱程度，并通知决策人员及时采取应对措施以规避风险，减少损失。
吕武轩、王志民认为，报警指警源“安全状态信息”中的一个或几个观测值，分别达到阀值时发出声、光等信号而引人注意的功能。达到阀值之前或之后的变化通常是未知的。预警指系统实时检测警源的“安全状态信息”并自动输入数据处理单元，根据其变化趋势和描述安全状态的数学模型或决策模式得到危险态势的动态资料，不断给出危险源向事故临界状态转化的瞬态过程。因此报警和预警的本质区别在于有无预测模型或模式[26]。可见预测对于预警的重要性。
预警系统是应用预警理论和其它数据处理工具、预测模型完成特定预警功能的理论和方法体系。在军事、交通、机械等领域，已有成熟的自动化实时预警系统。而在宏观经济预警和企业预警领域，预警系统研究主要集中理论上的解释结构模型，可以商业化应用的企业预警系统软件还很少见。预警系统结构应由预警指标体系、预警信息及反馈系统、预警结果评价系统以及预警灯号显示模型组成。
2.2 企业预警的理论和一般思路
企业预警研究在很多方面借鉴了有关宏观经济预警的基础理论与基本方法。
预警从性质上可分为经济预警与非经济预警（社会预警、军事预警等），从范围上可分为宏观预警与微观预警，从时间上可分为短期预警与长期预警。顾晓安认为经济预警从逻辑上讲应包括这样几个阶段：明确警义、寻找警源、分析警兆并预报警度。这里，明确警义是大前提，是预警研究的基础，而寻找警源，分析警兆属于对警情的因素分析及定量分析，预报警度则是预警的目的所在。警度是依据警情的严重程度，一般把预警指标划分为：无警、轻警、中警、重警和巨警五个等级。预报警度主要有两种方法：一是建立关于警素的普通模型，先作出预测，然后根据警限转化为警度；二是建立关于警素的警度模型，直接由警兆的警级预测警素的警度[27]。
黄贤金和曲福田在研究耕地生态经济预警时提出了五种方法：黑色预警，即根据警素的时间序列波动规律进行直接预警；黄色预警，即根据警兆进行预警；红色预警是依据警兆以及各种环境、社会因素进行估计；绿色预警，则是指依据警素的生长态势，特别是农作物生长的绿色程度进行估计；白色预警即是指基本掌握警因的条件下用计量技术进行预测[28]。其中黄色预警是企业预警应用最多的一种预警方法。
还可以把预警方法分为指标预警、统计预警和模型预警，指标预警是统计预警和模型预警的基础；模型预警又包括线性模型预警和非线性模型预警。
指标预警的处理思路有两种：第一种是运用多变模式思路建立多元函数公式，即通过对多种指标分别加权汇总产生各自的总判别分（称为Z值）来预测各投资企业发生财务危机的可能性。最初的“Z计分法”是由美国爱德华·阿尔曼（Altman）在60年代中期创造的，用以计量企业破产的可能性，后来也被大量作为评价综合经营业绩的一种简便方法，第二种是运用单变模式思路，通过个别关键指标走势恶化来预测预警对象的发展状况。
对应这两种思路，可以把指标预警方法分为扩散指数和合成指数两种。扩散指数指某一定时间长度内循环呈上升的指标占观察同类指标内全体指标的百分数。合成指数是通过一组指标的变动值进行标准化加权综合处理后所得到的一个无量纲指数。合成指数能够最大限度地综合各单项指标的贡献大小。
邱丕群认为预警方法包括指标体系法、预警模型法和综合评分法。它们分别对应预警系统不同阶段的处理方法：在指标体系建立阶段用指标体系法，可以完成指标的筛选、修正和处理；预警模型法用于确定警度，划分警限；综合评分法用于确定各指标运行状态，最后汇总求值[29]。
警度的确定和警限的划分是预警系统设计中的关键环节之一，也一直是企业预警研究中没有很好解决的难题。余定诚总结认为常见的警度和警限测定方法有系统化方法、变量控制图以及集合判别等方法。系统比方法主要是指将预警对象置于整个国民经济系统之中，从定性分析的结论出发，根据各种并列的客观原则或标准来研究确定警限，然后将各种研究结果加以合理的综合，从而得出科学的结论，并据此确定预警对象运行的警度，而确定警限关键是确定安全警限，既无警警限或有警警限[30]。
在预警系统的信号模型上，一般参照国家统计局宏观经济监测预警的做法，即设置五灯显示，并以GNP年增长率和通货膨胀率为参考标准。
3 企业预警系统的核心：指标处理方法综述
统计指标作为测定企业经济活动的指示器，在企业预警分析中有着至关重要的作用。在建立预警指标体系时，既要考虑到指标体系的完备性，又要考虑到指标间反映预警主体的非重复性，尽可能使所建立的指标体系为指标集中的最小完备集。这样所建指标体系既涵盖了预警所需的主要变量，达到了监测预警的目的；又剔除了对主体贡献不大甚至模糊判断结果的非主要变量，减少了工作量，明晰了分析结果。
根据指标与预警主体变化的时差，可以把指标分为先行、同步和滞后三类。只有先行指标和同步指标才能入选企业预警系统，因此如何识别这些指标就变得特别重要。
崔斌认为选取指标时应该采用定性和定量相结合的方法，并给出了6个应遵循的原则，在判定先行指标时给出了“三”个月的经验数值[31]。
企业预警系统指标处理方法主要有三类：第一类是完成指标的筛选和分类，如时差分析、主成分分析法、判别分析；第二类是用于多指标综合和指标权重的确定，如常规多指标综合方法、AHP方法；第三类是完成指标的自学习和预测功能，如模式识别、自回归滑动平均模型、灰色预测和其他的统计学预测方法等。不同的指标处理方法适用于不同的预警对象和目标。可以肯定的是太过简单的方法很难准确刻划复杂的企业系统。所有这些方法都需要企业长期的历史资料为基础。
3.1 层次分析法（AHP）
AHP（The Analytic Hierarchy Process），是一种定性与定量相结合的决策分析方法。用这种方法解决问题的思维方式是：把复杂的问题分解成各个组成要素，把这些要素按支配关系分组形成有序的递阶层次结构，通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合人的判断以决定诸因素相对重要性总的顺序。AHP方法可以把定性问题定量化处理，常用来处理多目标决策问题。在预警系统中可以用来对警兆指标进行排序、筛选及权重分配[32]。AHP作为决策工具，近年来得到了广泛的应用，并且在很多方面得到了改进。
3.2 人工神经网络（ANN）
人工神经网络（Artificial Neural Networks， ANN）在经济预警（Early Warning，EW）系统中的应用，无论从思想，还是从技术上都是对传统EW的一种拓宽和突破，解决了传统EW模型难以处理高度非线性模型，偏重定量指标，难以处理定性指标；预警指标的警限、警区采用确定方式，不具备时变特性，缺少自适应、自学习能力；EW信息和知识获取是间接的、费时、效率低等困难，从而为预警走向实用化奠定了基础。从模式识别的角度看，经济预警是一模式分类过程；从警兆指标→警情指标→警度之间的映射关系来看，经济预警是一函数逼近过程；从警兆指标→警情指标→警度之间的噪声与报警准确度处理方式来看，经济预警又是一最优化过程。模式识别、函数逼近、最优化处理是ANN最擅长的应用领域，因此，ANN运用于经济预警是非常适合的。贺京同等人用模糊函数逼近方法来实现预警过程，提出了基于模糊神经网络的宏观经济预警方法[33]。黄小原提出神经网络企业预警系统应包括预警知识获取部件、预警知识库、报警部件和人机界面四个部分。
3.3 自回归条件异方差模型（ARCH）和自回归滑动平均（ARMA）模型
ARCH模型由美国加州大学圣迭哥分校Engle教授于1982年首次提出。此后在计量经济领域中得到迅速发展。利用ARCH模型，可以刻划出时间序列随时间变异的条件方差（即条件异方差）。这样ARCH模型从统计上提供了用过去误差解释未来预测误差的一种方法。ARCH预警方法实际上是经济计量模型预警方法，即应用ARCH建立预测模型，根据ARCH模型条件异方差的特性，确定具有ARCH特征的警限，从而使预警的结果比较真实地反映实际经济运行状况。王慧敏总结认为将ARCH模型应用于宏观经济预警具有以下优势[34]：
（1）ARCH预警方法可准确度量经济循环波动的误差，即预期误差（不确定性）。
（2）ARCH预警方法可提供更合理、随时间变化的警限。
（3）ARCH预警方法可以改进通常的预测模型。
（4）ARCH预警方法可以处理非线性的经济系统的预警问题。
王慧敏和方国才进一步研究了ARCH的应用前提，即通过关联积分与关联维数、BDS统计来判断预警对象是否为非线性结构，如果是非线性，则采用ARCH模型，如果是线性，则采用线性ARMA模型[35]。
ARMA模型是由美国统计学家Box和英国统计学家Jenkins于1968年提出的时序分析模型，即自回归滑动平均模型（Autoregressive Moving Average Model），用此模型所作的时间序列预测方法也称博克斯—詹金斯（B-J）法。
B-J方法是一种精确度比较高的短期预测方法。它适用于各种类型的时间序列，但由于它的研究对象是平稳随机时间序列，在使用时需要对非平稳序列作差分或预处理。另外，用B-J方法作模型识别时往往需要50个以上按月或按年的历史资料，这对企业的历史资料管理水平有较高的要求。
王淑英应用滑动自回归模型预报洪水灾害[36]、周怡等应用ARMA模型预测卫生系统硬件投入[37]都取得了较好的效果，表明ARMA模型适用范围比较广泛。由于它考虑到了干扰因素的影响，以及能够利用历史资料进行假设检验，所以比一般的回归分析有明显的优势，在企业预警中有很好的应用前景。
3.4 判别分析模型
判别分析是对研究对象所属类别进行判别的一种多元统计分析方法。进行判别分析必须已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值。判别分析就是要从中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数，使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。判别函数的一般形式是
Z=a[，1]x[，1]+a[，2]x[，2]+a[，3]x[，3]+…+a[，n]x[，n]其中Z为判别分（判别值），x[，1]，x[，2]，x[，3]，…，x[，n]是反映研究对象的特征变量，如财务比率。a[，1]，a[，2]，a[，3]，…，a[，n]为各变量的判别系数。
判别分析模型应用于企业预警系统的一般思路是：首先从企业历史经营数据中筛选原始样本，并进行（0，1）分类；然后选择较多的预警指标进行判别分析，最终的判别函数可能只包含这些指标中的一部分，因此可以认为判别分析过程就是筛选指标并确定指标与评价目标之间关系的过程；在对判别函数进行F检验通过后，就可以计算Z值并找出临界值进行预测、预警。湖南大学的张玲应用判别分析模型对企业的财务危机预警作了研究，结果表明该模型在对原始样本进行准确分类、确定临界值和超前预测的准确性方面都有很大的优势[17]。整个计算过程可以借助SPSS统计软件中判别分析（Discriminate）工具来完成。
3.5 基于概率的模式识别（MR）模型
模式识别（Pattern Recognition，MR）是60年代迅速发展起来的一门学科，并在很多学科和技术领域得到了广泛的应用。模式是一些供模仿用的标本，是可供鉴别的、规范化的形式。所谓模式识别是泛指一类用于对所研究的对象根据其共同特征或属性，分辨其所属模式类别的识别和分类方法。实际上，宏观经济预警和企业预警都是一个模式识别的过程。王建成等人认为，在经济预警系统中，所有具有相同警度的预警样本组成一个预警模式集，不同警度的预警模式集就代表了不同的预警模式类别，一个预警样本一般只属于某一类预警模式，因此我们可以把一个预警样本就称作一个预警模式。预警指标选择子系统就相当于模式识别系统中的模式特征选择和维数压缩过程；预警方法子系统相当于模式识别系统中的模式分类（也称为分类器）过程；报警子系统相当于模式识别系统中的识别错误检查过程。因此，从模式识别的角度来看，预警就是把未知警度的新预警样本与已知警度的预警标准样本进行比较辨别，从而确定新预警样本所归属的预警模式类别[39，40]。其中已知警度的预警标准样本可通过判别分析模型来确定。
在实际应用中，由于预警样本的概率密度一般都服从多维正态分布，所以Bayes预警分类器最为常用。王建成还给出了Bayes最小风险预警判别规则；Bayes预警分类器可以提供错误概率估计，这为我们评价和选择一个企业预警系统提供了参考。
模式识别已经突破了传统的指标处理思路，不再从简单的统计规律出发来探求发展趋势，而应用模式分类和比较来获得对企业未来状况的把握。
3.6 时差相关分析
对于时间序列而言，在不同的时间上进行的相关分析叫做时差相关分析。采用时差相关分析方法对指标进行筛选，可以利用相关系数验证经济时间序列先行、一致或滞后的关系。
时差相关系统的计算方法是以一个重要且能够敏感反映当前经济活动中的经济指标作为基准指标，一般选择一致指标作为基准指标，然后使被选择指标超前或滞后若干期，计算它们的相关系数。
设X，y为两个一维时序随机变量，若x[，1]，x[，2]，…，x[，n]；y[，1]，y[，2]，…y[，n]分别为变量X，Y的一组样本值，则从该样本估计的相关系数用R[，xy]表示为
若t为基准年，N为变量时间长度，L为整数，｜L｜＜N，则X作为t-l年的随机变量X（t-l）与y作为t年的随机变量Y（t）的相关分析就是时差相关分析。
设X为初步入选的指标的增长率序列，Y为基准循环序列，对所有的L进行相关分析，即计算
数，取负数时表示超前，取正数时表示滞后。L是最大延迟数；n是数据取齐后的数据个数。
则指标X划分为
领先指标，且领先M时间 当M＞3时
一致指标 当-3＜M＜3时
滞后指标，且滞后｜M｜时间 当M＜=-3时
此处，是按通常的考虑来决定的，即领先、滞后在3个月之内均作为一致指标来对待。
此外，主成分分析、灰色预测、马尔可夫链等预测方法也在企业预警系统中得到了应用，限于篇幅，不再赘述。
4 需要解决的重点问题和研究方向
总的来讲，我国已初步形成基本的企业预警理论框架。佘廉认为企业预警研究的对象是企业逆境、管理波动、管理失误，其目标是为了探求逆境现象的本质特征、成因背景、发展规律，构建企业预警管理机制[9]。明确警义、寻找警源、分析警兆和预报警度的逻辑框架已能为大家所接受，每一阶段也已形成基本的研究方法。但当前研究中仍存在许多问题阻碍了我国企业预警研究的更大进展，如何解决这些问题将是以后的研究重点。
（1）重警兆和警度的研究，忽视对警义和警源的分析，从而对企业危机产生的本质特征缺乏深入了解，限制了指标体系的可靠性和说服力。
（2）重定量研究，定性研究不深入。大部分研究集中于指标处理方法和预警模型等定量研究，少数关于预警原理的研究缺乏深度。尚玉钒和席酉民研究了企业文化管理与企业预警的关系[42]，为研究企业预警提供了新的切入点。
（3）国内忽视实证研究。国外研究无论是定性研究还是定量研究，都注重从大量的调查样本中寻找规律。这比国内规范研究结论更具说服力。
（4）建立的指标体系缺乏定量依据。国内企业预警研究用到的指标来自定性研究，一般都没有经过主成分分析和时差检验，它们所构成的指标体系很难符合最小完备集的要求。
（5）阀值的确定目前没有很好地解决。当前确定警度的一般方法有：经验、历史数据的波动、关键指标和模式分类等，但对于处理非线性复杂企业经济系统来讲都存在明显的缺陷。
（6）警度的划分缺乏科学依据。现在一般采用五级模式。但其平均分配区间长度、警限的固定均已受到的质疑。周开仕提出了宏观经济景气检测警限的概率划分法，很有借鉴意义。
（7）忽视对预警模型或预警系统结论的检验。尚缺乏关于预警系统评价的研究。
（8）预警结论的准确性不高。预警结论的准确性包括警情程度和警情发生时间两方面。警情程度的确定依赖于警度划分，警情发生时间依赖于先行指标的预警能力。
（9）企业预警研究应与行业结合。不同行业其指标体系和警度警限的划分差异性很大。
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